As cidades dos EUA coletam diariamente centenas de milhares de pontos de dados, de informações de placas de veículos a volumes de pedestres e fluxo de tráfego. No entanto, grande parte desses dados acaba subutilizada. Segundo Andrei Khurshudov, membro do corpo docente da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade de Yale e diretor de análise de IoT e inteligência artificial na Caterpillar, tornar uma cidade “inteligente” envolve a utilização eficiente da tecnologia da informação e da Internet das Coisas (IoT) para promover sustentabilidade, eficiência e aprimoramento dos serviços.
Khurshudov destaca que o excesso de coleta ocorre porque, ao não armazenar dados hoje, as cidades poderiam perder oportunidades futuras. Ele enfatiza que a verdadeira inteligência de uma cidade vem da capacidade de transformar esses dados em estratégias que melhorem a qualidade de vida, a competitividade econômica, a eficiência operacional e a sustentabilidade. Em relação à privacidade, Khurshudov reconhece a preocupação geral, mas destaca que a construção de cidades inteligentes está intrinsecamente ligada à coleta de dados. Ele ressalta que, para termos cidades verdadeiramente inteligentes, precisamos compartilhar dados sobre nós mesmos.
Sobre o papel da inteligência artificial (IA), Khurshudov observa que, embora ela desempenhe um papel vital na análise de dados, muitos algoritmos de IA são opacos, conhecidos como “algoritmos de caixa preta”, o que pode gerar preocupações em decisões críticas. No entanto, ele destaca que testes e validações adequados podem mitigar essa imprevisibilidade. Em termos práticos, o aumento do uso de IA impactará a operação das cidades inteligentes, sendo aplicada em áreas como reconhecimento de placas e rostos. O diretor ressalta que, embora a coleta de dados e a IA comecem nas ruas, as decisões finais ainda são tomadas por seres humanos nos escritórios.
O que fica claro é que o futuro das cidades inteligentes depende do equilíbrio entre a coleta de dados, a implementação eficaz de IA e a consideração cuidadosa das preocupações com a privacidade.
